飼料中粗脂肪和粗纖維含量的近紅外光譜快速分析

郝 勇，吳文輝，商慶園

華東交通大學機電與車輛工程學院，江西 南昌 330013

引 言

飼料營養的精準配制不僅可以提高飼料的質量，還可以節約成本。粗脂肪和粗纖維是飼料主要成分，其含量檢測是飼料精準配制的重要環節，傳統的飼料成分方法為濕化學檢測方法其靈敏度和精確度高，但操作復雜、檢測時間長、成本高。近紅外技術作為一種快速無污染的檢測方法廣泛應用于農業、林業、化工、制藥等行業。如Sagrario Modrono等運用便攜式光譜儀實現了飼料中蛋白質、粗纖維和淀粉等組分的實時測定[1]； Patrica A.Harris等運用近紅外光譜分析方法準確分析了馬蹄草的營養成分[2]； Lusia Mandrile等運用近紅外光譜進行飼料中蟲類蛋白含量的檢測等[3]。

本文利用近紅外光譜實現對飼料的粗脂肪和粗纖維的含量檢測，在利用近紅外光譜建立含量分析回歸模型前，采用光譜預處理方法和變量選擇方法來簡化模型，以提高模型分析精度。

1 實驗部分

1.1 樣本

收集了不同廠家不同時期生產的飼料樣本325個，包括乳豬飼料、中豬飼料和大豬飼料。在采集近紅外光譜前先將樣本利用高速萬能粉碎機(FW135)粉碎，過40目篩，制成粉末狀樣本。飼料的粗脂肪和粗纖維的實際含量按照國家標準GB/T 6433—2006和GB/T 6434—2006確定。

1.2 近紅外光譜的采集

使用瑞士步琦公司NIR-Flex N-500傅里葉近紅外光譜儀，其波數范圍為10 000～4 000 cm-1。為了保證光譜儀的正常運行和所獲光譜的一致性，飼料樣本的厚度統一為4 mm，實驗室溫度為10～30 ℃，濕度為30%RH～70%RH。本文共獲取352條飼料光譜，每條光譜由1 501個變量組成。……